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    計算機與化學工程

    英文名稱:Computers & Chemical Engineering   國際簡稱:COMPUT CHEM ENG
    《Computers & Chemical Engineering》雜志由Elsevier BV出版社出版,本刊創刊于1977年,發行周期Monthly,每期雜志都匯聚了全球工程技術領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了工程技術的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為工程技術-ENGINEERING, CHEMICAL事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    工程技術
    大類學科
    0098-1354
    ISSN
    1873-4375
    E-ISSN
    預計審稿速度: 約4.0個月
    雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

    計算機與化學工程雜志簡介

    出版商:Elsevier BV
    出版語言:Multi-Language
    TOP期刊:
    出版地區:UNITED STATES
    是否預警:

    是否OA:未開放

    出版周期:Monthly
    出版年份:1977
    中文名稱:計算機與化學工程

    計算機與化學工程(國際簡稱COMPUT CHEM ENG,英文名稱Computers & Chemical Engineering)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1977年創刊以來,始終站在工程技術研究的前沿。該期刊致力于發表在工程技術領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢,為工程技術事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準,對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實,均可能導致稿件被拒絕。

    近年來,來自USA、CHINA MAINLAND、England、GERMANY (FED REP GER)、Canada、Brazil、South Korea、Spain、India、Norway等國家和地區的研究者在《Computers & Chemical Engineering》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富,包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。

    在過去幾年中,該期刊保持了穩定的發文量和綜述量,具體數據如下:

    2014年:發表文章255篇、2015年:發表文章210篇、2016年:發表文章296篇、2017年:發表文章309篇、2018年:發表文章320篇、2019年:發表文章364篇、2020年:發表文章386篇、2021年:發表文章355篇、2022年:發表文章361篇、2023年:發表文章342篇。這些數據反映了期刊在全球工程技術領域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Computers & Chemical Engineering》將繼續致力于推動工程技術領域的知識傳播和科學進步,為全球工程技術問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:3.9
    • 文章自引率:0.1395...
    • Gold OA文章占比:22.80%
    • CiteScore:8.7
    • 年發文量:342
    • 開源占比:0.1058
    • SJR指數:0.903
    • H-index:124
    • SNIP指數:1.234
    • OA被引用占比:0.0350...
    • 出版國人文章占比:0.1

    WOS期刊SCI分區(2023-2024年最新版)

    按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 49 / 169

    71.3%

    學科:ENGINEERING, CHEMICAL SCIE Q2 53 / 170

    69.1%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 70 / 169

    58.88%

    學科:ENGINEERING, CHEMICAL SCIE Q2 47 / 171

    72.81%

    中科院分區表

    中科院SCI期刊分區 2023年12月升級版
    Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
    工程技術 2區
    ENGINEERING, CHEMICAL 工程:化工 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應用
    2區 3區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    8.7 0.903 1.234
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Chemical Engineering 小類:General Chemical Engineering Q1 43 / 273

    84%

    大類:Chemical Engineering 小類:Computer Science Applications Q1 141 / 817

    82%

    學術指標分析

    影響因子和CiteScore
    自引率

    影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率,是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

    CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

    自引率:是衡量期刊質量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數與總被引次數的比例,可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。

    年發文量:是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標,年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽,從而吸引更多的優質稿件。

    期刊互引關系
    序號 引用他刊情況 引用次數
    1 COMPUT CHEM ENG 1865
    2 IND ENG CHEM RES 991
    3 AICHE J 761
    4 CHEM ENG SCI 475
    5 J PROCESS CONTR 231
    6 CHEM ENG RES DES 199
    7 APPL ENERG 174
    8 ENERGY 161
    9 J CLEAN PROD 125
    10 J GLOBAL OPTIM 120
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 COMPUT CHEM ENG 1865
    2 IND ENG CHEM RES 1217
    3 AICHE J 461
    4 PROCESSES 426
    5 CHEM ENG RES DES 371
    6 ENERGY 319
    7 CHEM ENG SCI 275
    8 J CLEAN PROD 260
    9 J PROCESS CONTR 256
    10 ENERGIES 194

    高引用文章

    • Advances in surrogate based modeling, feasibility analysis, and optimization: A review引用次數:58
    • Deep convolutional neural network model based chemical process fault diagnosis引用次數:57
    • Machine learning: Overview of the recent progresses and implications for the process systems engineering field引用次數:41
    • Optimization under uncertainty in the era of big data and deep learning: When machine learning meets mathematical programming引用次數:26
    • Challenges in process optimization for new feedstocks and energy sources引用次數:24
    • Optimization and control of a thin film growth process: A hybrid first principles/artificial neural network based multiscale modelling approach引用次數:22
    • Advances and opportunities in machine learning for process data analytics引用次數:21
    • Deterministic global process optimization: Accurate (single-species) properties via artificial neural networks引用次數:17
    • Data-driven decision making under uncertainty integrating robust optimization with principal component analysis and kernel smoothing methods引用次數:17
    • Global optimization of grey-box computational systems using surrogate functions and application to highly constrained oil-field operations引用次數:17
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OX5 1GB。

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